1. 本选题研究的目的及意义
移动机器人作为一种能够自主移动和执行任务的智能设备，在工业自动化、服务行业、危险环境作业等领域展现出巨大潜力。
其核心技术之一是导航与避障，它赋予机器人感知环境、自主规划路径并安全避开障碍物的能力。
本研究旨在探究基于二维slam的移动机器人导航与自主避障技术，以提升机器人在复杂环境中的自主性和安全性。
2. 本选题国内外研究状况综述
#国内研究现状近年来，国内学者在移动机器人导航与自主避障技术方面取得了一系列研究成果。
在slam方面，研究主要集中在基于激光雷达和视觉传感器的slam算法，以及slam算法的优化和改进，例如rao-blackwellized粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。
在自主避障方面，国内学者研究了各种避障算法，包括人工势场法、模糊逻辑控制、神经网络等，并将其应用于不同类型的机器人平台。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：
首先，将对二维slam技术进行深入研究，包括传感器数据处理、特征提取与匹配、位姿估计、地图构建等关键环节。
其次，将针对移动机器人运动控制进行研究，建立机器人运动学和动力学模型，并设计路径跟踪和速度控制算法，以实现机器人按照规划路径平稳运行。
第三，将重点研究基于slam的自主避障算法，包括环境感知与建模、避障路径规划、避障策略设计等，使机器人能够实时感知障碍物并自主规划安全路径。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究、算法设计、仿真实验和实际应用测试相结合的方法。
首先，将通过文献调研和理论分析，深入研究二维slam技术、移动机器人运动控制以及自主避障算法的相关理论基础。
其次，将基于研究现状和现有算法，设计基于二维slam的移动机器人导航与自主避障算法，并进行仿真实验，验证算法的有效性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
融合多种传感器信息，例如激光雷达、视觉传感器、里程计等，以提高二维slam系统的精度和鲁棒性。
将slam技术与自主避障算法深度融合，实现机器人在未知环境中同时进行定位、地图构建和避障，提高机器人的自主性和安全性。
针对复杂环境，设计自适应的避障策略，使机器人能够应对动态障碍物和环境变化。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘明, 郭戈, 蔡自兴. 基于改进orb-slam2的室内移动机器人导航[j]. 计算机应用, 2022, 42(1): 208-214.
2. 张海涛, 刘华平. 基于ros与slam的移动机器人自主导航系统[j]. 计算机工程与设计, 2021, 42(12): 3358-3364.
3. 陈龙, 吴怀宇, 吴清潇, 等. 基于改进vfh 的移动机器人动态避障算法[j]. 机器人, 2021, 43(6): 748-757.
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